虚拟和增强现实头盔旨在将佩戴者直接置于其他环境、世界和体验中。虽然这项技术已经因其身临其境的质量而受到消费者的欢迎，但在未来，全息显示器可能会看起来更像真实的生活。在对这些更好的显示器的追求中，斯坦福大学计算成像实验室已经结合了他们在光学和人工智能方面的专业知识。他们在这一领域的最新进展详见11月12日发表在《科学进展》上的一篇论文，以及将在12月的SIGGRAPH ASIA 2021上展示的工作。

这项研究的核心是面对这样一个事实：目前的增强现实和虚拟现实显示器只向每个观众的眼睛显示二维图像，而不是像我们在现实世界中看到的三维或全息图像。

电气工程副教授、斯坦福大学计算成像实验室负责人戈登-韦茨坦（Gordon Wetzstein）认为它们在感观上并不现实。韦茨坦和他的同事们正在努力提出解决方案，以弥合模拟和现实之间的差距，同时创造出视觉上更吸引人、更容易上眼的显示器。

发表在《科学进展》上的研究详细介绍了一种减少普通激光全息显示器中经常出现的斑点失真的技术，而SIGGRAPH Asia的论文则提出了一种技术，可以更真实地表现出如果三维场景存在于现实世界中的物理学。

衔接模拟和现实

几十年来，现有全息显示器的图像质量一直受到限制。正如Wetzstein所解释的，研究人员一直面临着让全息显示器看起来像液晶显示器一样好的挑战。

一个问题是很难以全息图的分辨率控制光波的形状。阻碍创造高质量全息显示器的另一个主要挑战是克服模拟中发生的事情与同一场景在真实环境中的样子之间的差距。

以前，科学家们曾试图创建算法来解决这两个问题。韦茨坦和他的同事们也开发了算法，但他们使用的是神经网络，这是一种人工智能的形式，试图模仿人脑学习信息的方式。他们把这称为 "神经全息"。

人工智能已经彻底改变了工程和其他领域的几乎所有方面，但在全息显示或计算机生成的全息术这个特定领域，人们才刚刚开始探索人工智能技术。

斯坦福大学计算成像实验室的博士后研究员彭一凡，正在利用他在光学和计算机科学方面的跨学科背景，帮助设计进入全息显示器的光学引擎。

《科学进展》论文的共同作者和SIGGRAPH论文的共同作者彭说："直到最近，随着新兴的机器智能创新，我们才有机会获得强大的工具和能力来利用计算机技术的进步。”

这些研究人员创建的神经全息显示器涉及训练一个神经网络来模仿显示器中发生的真实世界的物理现象，并实现了实时图像。然后，他们将其与相机在环校准策略配对，提供近乎即时的反馈以告知调整和改进。通过创建一种算法和校准技术，在所看到的图像中实时运行，研究人员能够创造出更逼真的视觉效果，具有更好的色彩、对比度和清晰度。

新的SIGGRAPH Asia论文强调了该实验室将其神经全息系统首次应用于3D场景。该系统能够产生高质量、真实的包含视觉深度的场景表现，即使场景的某些部分被有意描绘成远处或失焦的情况。

该研究使用了同样的相机在环优化策略，与人工智能启发的算法相搭配，为使用部分相干光源--LED和SLED的全息显示器提供了一个改进的系统。这些光源因其成本、尺寸和能源要求而具有吸引力，它们还有可能避免依赖相干光源（如激光）的系统产生的图像的斑点外观。但是，帮助部分相干光源系统避免斑点的相同特性往往会导致缺乏对比度的模糊图像。通过建立一个专门针对部分相干光源物理学的算法，研究人员利用LED和SLED制作了第一幅高质量和无斑点的全息2D和3D图像。

变革的潜力

Wetzstein和Peng认为，这种新兴人工智能技术与虚拟和增强现实技术的结合，在未来几年将在一些行业变得越来越普遍。

韦茨坦说："我非常相信可穿戴计算系统以及AR和VR的未来，我认为它们将对人们的生活产生变革性的影响。"这可能不是未来几年的事，但Wetzstein认为增强现实是 "大未来"。

虽然增强型虚拟现实现在主要与游戏有关，但它和增强型现实在包括医学在内的各种领域都有潜在用途。医学生可以使用增强现实技术进行培训，也可以将CT扫描和核磁共振的医疗数据直接叠加到病人身上。

这些类型的技术已经被用于每年成千上万的手术，我们设想，体积更小、重量更轻、视觉更舒适的头戴式显示器是未来手术规划的一个重要组成部分。看到计算如何在相同的硬件设置下提高显示质量是非常令人兴奋的，更好的计算可以做出更好的显示，这可以改变显示行业的游戏规则。